基于Android平台串口驱动的多传感器数据传输的实现

为了实现将植物生长柜传感器节点的信息传输到Android系统下,同时在该系统下实现对各传感器节点的数据显示和控制。本研究在对Android平台串口驱动进行重点分析的基础上,设计并实现多传感器(包括2个温度传感器、1个湿度传感器、1个光照传感器、1个二氧化碳浓度传感器)的数据传输和实时显示。Android平台具有强大的功能,将多传感器数据传输到该平台下,为后续开发提供广阔空间。

基于图像处理技术的植物叶片面积和周长测量

利用数码相机获取叶片图像,采用基于图像处理技术对采集的叶片图像进行图像分割和轮廓提取,分别统计叶片区域和轮廓区域的像素数,进而计算叶片的面积和周长,并与传统的方格法和万深LA-S叶面积测量仪的测量结果进行比较和回归分析。结果表明,本方法与上述2种传统方法的测定结果存在极显著线性相关(r2=0.994 8~0.999 4)。该方法能够快捷、准确测量植物叶片的面积和周长,具有省时、省力、易普及等优点,为植物叶片的面积和周长的快速测定提供了较好的方法。

基于Android平台的植物生长柜智能监控软件设计

随着城市化的快速发展、人口不断增长、环境污染日益加剧、可耕地面积不断减少,人们对安全健康无污染的食品的需求与日俱增。植物生长柜作为技术高度密集、资源高效利用、产品安全无污染的新型农业生产方式,打破了地域和环境空间的限制。随着计算机技术和无线通信技术的蓬勃发展,植物生长柜也朝着智能化的方向发展。Android系统开源,开发应用操作方便,且兼容性好,成为植物生长柜测控终端平台的最佳之选。为了实现对智能植物生长柜的实时监控与管理,设计了一种基于Android平台的植物生长柜智能监控软件。利用Java、Android编程技术对软件的功能和界面进行设计,以基于Android系统的ARM板为工作平台,实时采集和控制生长柜内的空气温度、空气湿度、CO2浓度等环境参数,并进行实时显示和保存,利用Wi Fi定时上传至服务器端,实现对生长柜的智能化监控和管理。

图像处理技术在水培蔬菜生长监测中的应用

为了量化营养液浓度对植物生长的影响,在3组不同浓度的营养液环境下,连续观测并采集蔬菜生长过程的图像,通过图像分割和边缘检测技术提取出蔬菜的总根长、株高和叶冠投影面积等外部形态特征数据。结果表明,运用计算机图像处理技术测量的根长、株高数据与人工测量结果之间的误差在5%范围内,而且对3组不同营养液浓度下油菜幼苗冠层叶面积的连续测量后发现,蔬菜生长过程中的叶冠投影面积的方差与其营养液浓度具有明显的一致性。

基于神经网络与贝叶斯信息融合的小白菜成熟度检测方法

为了掌握智能植物生长柜中小白菜的成熟情况,便于对柜内环境参数实现智能控制,提出了利用小白菜的外部形态特征,特别是提取根系形态特征并将其与地上部分形态特征相结合来检测小白菜成熟度的方法。通过Matlab图像处理工具箱对采集的小白菜图像进行阈值分割和特征提取,然后将小白菜上、下两部分的形态特征数据作为训练样本,分别建立对应的神经网络成熟度检测模型,并将神经网络检测值利用贝叶斯理论来对其进行信息融合,从而进一步提高神经网络模型检测的准确性。

模糊PID控制在雨生红球藻藻液温度调控中的应用

雨生红球藻藻液的温度控制系统具有时变、非线性、强耦合和环境不确定等缺点,由于传统PID控制无法满足控制要求,因此针对该系统的特点,本文提出了一种模糊PID控制方法。模糊PID控制器主要由PID控制器和模糊控制器两部分构成,其以偏差和偏差变化率作为输入,通过模糊控制器对PID控制器的三个参数进行调节,模糊PID控制器集合两者优点,适用于难以确立精确模型的系统。经仿真实验表明,该控制方法相较于传统PID控制而言,可以减小系统的超调量,消除振荡现象,具有更好的鲁棒性和稳定性。

基于神经网络的油菜成熟度等级视觉检测方法

蔬菜的成熟度可以通过作物的形态特征直观地体现出来,其标准可用积温比值来衡量。对LED智能植物生长柜中采集的油菜图像进行处理和分析,分割出叶冠投影图像和植株侧面图像轮廓,从而提取叶冠投影面积、株高等形态特征数据,然后根据BP神经网络的建模原理对采集的样本数据进行训练,实现了基于BP神经网络模型的蔬菜成熟度等级测定。结果表明,该方法能够在不破坏植株的情况下检测油菜的成熟度,准确率达到95%。

面向LED植物生长柜的叶脉特征提取

叶菜叶脉突出的形态特征能够较真实地体现出作物生长的状态。利用计算机图像处理技术提取叶脉形态特征,对于及时掌握蔬菜长势,实现植物生长柜环境智能控制等都具有重要的意义。对比了各通道的直方图分布后,选择利用颜色通道组合运算的方法对图像进行阈值分割,从而得到叶脉和叶片轮廓图像;然后采用数学形态学处理方法提取叶片整体边缘,再将二者相减实现叶脉的准确分割和提取。试验结果表明,利用叶肉与叶脉的颜色差异可以较好地实现叶脉提取。该方法能够为管理者衡量作物生长及后续决策处理创造条件,适合用于植物生长柜的智能监控。

基于LED光源水培生菜最佳光配方的筛选

随着LED光源在植物工厂的广泛应用,研究培养植物的光环境参数显得尤为重要。以芭拉里娜生菜为试验材料,采用光照度梯度试验和均匀性仿真的方法,研究在植物工厂中培养芭拉里娜生菜的最佳光配方。研究结果表明,芭拉里娜生菜的最佳光配方是矩阵式排列的LED光源距离生菜26 cm,幼苗期以红蓝光比例为7∶1的复合光进行照射,生长期以红蓝光比例为6∶1的复合光进行培养,光照度为400μmol/(m^2·s),光照时间均为12 h/d。

图像处理法测定油菜叶面积的研究

利用数码相机获取油菜叶片的图像,采用基于Photoshop图像处理法对油菜叶面积分析测定,并与叶面积仪测定法、方格法的测量结果进行回归分析。结果表明,该方法与其他2种方法的测定结果存在极显著线性相关,相关系数R^2分别为0.981和0.989;在用图像处理法对叶面积测量时,不同的拍摄角度和分辨率对叶面积的测定无显著影响。该方法具有简单、快捷、准确、易普及等优点,为植物叶面积的快速测定提供了比较好的方法。

图像分析法测量植物生长柜中的根系形态

采用数码相机拍摄植物生长柜中蔬菜的根部图像,利用计算机视觉图像处理技术,对采集的图像进行阈值分割及边缘提取,可以较为完整地提取植物根部信息。利用Matlab软件的自带函数及对图像横纵向链码进行扫描,可以得出根部的具体形态数据,不仅克服了人工测量费时费力的缺点,而且还将实现作物根系分析的无损测量。

植物LED光照中光量子通量密度与距离的关系

在植物工厂的实际生产中,随着植物的生长发育,植物距离光源的高度会逐渐减小,所获取的光量子通量密度(photosynthetic photon flux density,简称PPFD)也会随之不断变化。为探究光量子通量密度与距离的关系,采用矩形均匀排布的发光二极管(light emitting diode,简称LED)灯板作为植物光源,改变光源与测量层的距离,并在每一个测量层上均选取7个点作为测量点,测量各个点的光量子通量密度,最后将得到的数据使用曲线拟合的最小二乘法进行拟合。结果表明,随着距离的增大光量子通量密度下降的速度明显减缓,LED灯板下方中间测量点PPFD与距离(r)的关系为PPFD=a/(r0.3+b),边缘测量点PPFD与距离的关系为PPFD=a/(r0.7+b),其中r为LED灯板和被测点之间的距离,a、b为常数;且在只考虑光量子通量密度因素对植物生长影响的条件下,LED灯板和植物之间的距离选择在10~23 cm之间比较合适。

对植物生长柜中油菜叶片面积测定的初步研究

采用数字图像处理方法对油菜叶片进行长、宽、面积测算,建立了叶片长、宽、长宽积和叶片面积的回归方程,为植物叶片面积快速估算提供了比较好的方法。

基于双目视觉的叶片形态无损测量方法

利用数码相机实现对植物叶片形态的无损测量,是掌握植物生长规律、科学指导生产以及实现植物生长柜智能化控制的关键技术之一。针对叶片弯曲以及拍照过程中容易出现的几何失真等问题,提出了利用两个相互垂直的数码相机来采集图像,从侧面图像分析叶片的弯曲角度,对正面图像进行失真校正;然后根据投影原理统计出叶片的像素数目,从而得到对应的形态数据。结果表明,该方法能够有效地解决图像的二维图像失真问题,降低叶片数据计算的误差,对于促进农业科技进步、加快现代化发展具有十分重要的意义。

用于LED绿色新光源植物生长柜的一种精确控温系统

随着时代的发展,人们对食物的安全以及营养问题越来越重视,尤其是一些地方,因没有土地耕种条件或土地污染严重导致人们无法吃到新鲜安全的蔬菜,为解决上述问题,"LED绿色新光源植物生长柜"应运而生,因温度对植物有非常大的影响,长期以来人们一直将柜内温度控制作为最主要的控制参数之一。本研究设计了1种具有二维控温功能的控温装置。验证试验结果表明,与装有市场上购买的温控装置的LED绿色新光源植物生长柜相比,装有二维控温功能的控温装置的LED绿色新光源植物生长柜更有利于油菜的生长发育。

植物用LED平板灯的性能评价指标

由于人眼视觉函数和植物敏感曲线的不同,原有的适用于普通照明灯具评价方法和照明标准将不适于植物照明灯具。文章以植物光度学为理论依据,介绍评价植物用LED平板灯的性能评价标准指标。该指标符合实际应用中植物对光的要求,适用于大部分植物用LED平板灯的性能评价。

燕子掌电信号随光照度变化的分析

光环境是影响光合作用最重要的因素。不同植物所需的最适宜光照条件不同,通过检测计算燕子掌(Crassula obliqua)电信号的时域和频域特性,研究不同光照度下燕子掌电信号时域峰峰值、均值、频域功率谱的变化,以及表征它们的特征值谱重心频率、谱边缘频率和功率谱熵,探究它们最适宜的光照度。试验证明,燕子掌电信号是一种微弱低频信号,其光合作用的强弱与其植物电信号密切相关,燕子掌最适宜的光照度为24 000~29 500 lx,在此光照度范围其光合作用较强。

基于NI-DAQmx的植物电信号检测系统

介绍了针对植物电信号特点设计的基于NI数据采集平台的植物电信号检测系统。通过DAQmx和Labview实现实时数据采集与显示,采用小波消噪算法及功率谱估计,用Matlab对所采集数据进行信号消噪及频域分析,完成植物微弱电信号的获取与时频域特性分析,成功地提取了植物电信号的特征值。结果表明,应用该系统进行植物电信号的采集与特性分析切实可行。

基于物联网智能植物生长柜的软件系统设计

采用物联网技术和Android开发技术,设计智能植物生长柜的软件控制系统,实现利用网络对智能植物生长柜的环境进行实时的监控和对植物生长过程全周期的连续监测,同时利用服务器数据库对历史数据存储,对农业作物的生长习性研究具有一定的现实意义。本文介绍智能植物生长柜的软件系统,该系统包括了物联网设计和Android软件设计。系统采用Android SDK+JAVA JDK7+Eclipse6.0编写安卓软件控制程序,服务器端采用JSP开发MVC框架编程,同时设计实验实时获取植物生长的参数信息,利用服务器数据库对历史数据存储,实现较高的可追溯性,系统不受时间地域限制,用户可以在任何具备网络覆盖的地方通过手机或者浏览器浏览并获取数据。系统可以实现对生长柜传感器节点的信息远程采集和数据显示,同时对多控制节点的远程控制。